基于现代信号处理技术的泵与风机故障诊断原理及其应用

前言
第1章 绪论
1.1 泵与风机工作点求解方法研究
1.2 离心泵汽蚀故障诊断研究
1.2.1 汽蚀故障概述
1.2.2 常用汽蚀诊断方法
1.2.3 国内外关于汽蚀诊断方法的研究进展及趋势
1.3 离心泵机械故障诊断研究
1.3.1 离心泵机械故障概述
1.3.2 离心泵机械故障诊断常用方法
1.3.3 国内外离心泵机械故障诊断研究进展
1.4 离心式风机机械故障诊断研究
1.4.1 离心式风机机械故障概述
1.4.2 离心式风机机械故障诊断常用方法
1.4.3 国内外离心式风机机械故障诊断研究进展及趋势
参考文献
第2章 泵与风机工作点的解析法
2.1 管路特性曲线及工作点
2.1.1 管路特性曲线
2.1.2 工作点
2.2 泵与风机工作点的数学解法探讨
2.2.1 泵与风机的性能特性曲线和管路特性曲线
2.2.2 泵与风机在管路中的工作点
2.2.3 泵与风机变速时转速和工作点的求解
2.3 解析法确定泵与风机串并联运行的工作点
2.4 用Excel计算阻力系数和泵的工作点
2.4.1 单变量求解器介绍
2.4.2 泵工作点的确定
2.5 本章小结
参考文献
第3章 离心泵汽蚀故障诊断
3.1 压力脉动法
3.1.1 离心泵汽蚀压力信号的采集
3.1.2 自相关分析与短时傅里叶变换
3.1.3 基于小波理论的信号去噪
3.1.4 基于小波分析的气蚀故障信号特征提取
3.1.5 小波包与关联维数分析
3.1.6 基于经验模态分解的气蚀故障信号特征提取
3.1.7 基于边际谱频带能量法的汽蚀故障信号特征提取
3.1.8 GA-BP网络
3.1.9 几种方案的比较分析
3.2 超声波法
3.2.1 实验系统与实验方法
3.2.2 超声信号波的自相关与频谱分析
3.2.3 汽蚀超声信号的小波奇异性检测
3.2.4 基于HHT的超声信号分析方法
3.3 本章小结
参考文献
第4章 离心泵振动故障诊断
4.1 实验数据采集
4.1.1 实验系统
4.1.2 参数测量及仪表
4.1.3 数据采集系统
4.1.4 实验步骤
4.1.5 实验测得的振动信号及分析
4.2 基于第二代小波的故障信号去噪方法
4.2.1 去噪问题的描述
4.2.2 常用去噪方法
4.2.3 新型改进阈值函数的第二代小波去噪
4.2.4 DOppler仿真信号去噪
4.2.5 实测故障信号去噪
4.2.6 类可分离性评价准则
4.3 离心泵振动故障特征提取方法
4.3.1 希尔伯特-黄变换（HHT）
4.3.2 复杂度
4.3.3 基于连续小波变换的故障特征提取
4.3.4 基于提升小波包的特征提取
4.3.5 递归定量分析
4.4 离心泵振动故障诊断模型
4.4.1 RBF神经网络
4.4.2 ELman神经网络
4.4.3 最小二乘法支持向量机
4.4.4 相关向量机
4.4.5 识别模型的比较
4.5 基于2D-HMM的离心泵振动故障诊断模型
4.5.1 隐Markov模型
4.5.2 二维隐Markov模型
4.5.3 2D-HMM故障诊断原理及步骤
4.5.4 2D-HMM故障诊断实验应用
4.6 本章小结
参考文献
第5章 风机振动故障诊断
5.1 风机的状态信号采集及其故障模式分析
5.1.1 风机的振动信号采集
5.1.2 风机故障的来源与典型故障模式分析
5.2 振动信号的预处理
5.2.1 ICA的基本理论
5.2.2 仿真信号处理
5.2.3 风机振动信号处理
5.3 振动信号的特征提取
5.3.1 时域分析法
5.3.2 频域分析法
5.3.3 时频分析法
5.4 风机的故障诊断与分析
5.4.1 k-means算法在风机振动信号分析中的应用
5.4.2 改进的LVQ模型在风机故障诊断中的应用
5.4.3 小波分析在风机故障诊断中的应用
5.4.4 HHT与GA-BP网络联合的故障诊断
5.5 本章小结
参考文献
第6章 离心泵在线监测及故障诊断系统与风机选型系统的实现
6.1 离心泵在线监测及故障诊断系统
6.1.1 在线监测与故障诊断系统硬件组成介绍
6.1.2 软件开发
6.1.3 诊断系统的应用
6.2 风机选型软件系统的研制与开发
6.2.1 软件设计思路
6.2.2 管道阻力计算
6.2.3 风机优化选型
6.2.4 软件系统的运用
6.3 本章小结
参考文献